資料預處理

2021-09-20 21:21:46 字數 4183 閱讀 3720

常見的資料預處理方法，以下通過sklearn的preprocessing模組來介紹;

變換後各維特徵有0均值，單位方差。也叫z-score規範化（零均值規範化）。計算方式是將特徵值減去均值，除以標準差。

sklearn.preprocessing


.scale(x)
一般會把train和test集放在一起做標準化，或者在train集上做標準化後，用同樣的標準化器去標準化test集，此時可以用scaler 

scaler = sklearn.preprocessing


.standardscaler().fit(train)scaler.transform(train)scaler.transform(test)
實際應用中，需要做特徵標準化的常見情景：svm

最小-最大規範化對原始資料進行線性變換，變換到[0,1]區間（也可以是其他固定最小最大值的區間）

min_max_scaler = sklearn.preprocessing


.minmaxscaler()min_max_scaler.fit_transform(x_train)
規範化是將不同變化範圍的值對映到相同的固定範圍，常見的是[0,1]，此時也稱為歸一化。《機器學習》周志華

將每個樣本變換成unit norm。

x = [[ 1, -1, 2],[ 2, 0, 0], [ 0, 1, -1]]sklearn.preprocessing.normalize(x, norm='l2')
得到：

array([[ 0.40, -0.40, 0.81], [ 1, 0, 0], [ 0, 0.70, -0.70]])
可以發現對於每乙個樣本都有，0.4^2+0.4^2+0.81^2=1,這就是l2 norm，變換後每個樣本的各維特徵的平方和為1。類似地，l1 norm則是變換後每個樣本的各維特徵的絕對值和為1。還有max norm，則是將每個樣本的各維特徵除以該樣本各維特徵的最大值。

在度量樣本之間相似性時，如果使用的是二次型kernel，需要做normalization

給定閾值，將特徵轉換為0/1

binarizer = sklearn.preprocessing


.binarizer(threshold=1.1)binarizer.transform(x)
lb = sklearn.preprocessing


.labelbinarizer()
有時候特徵是類別型的，而一些演算法的輸入必須是數值型，此時需要對其編碼。

enc = preprocessing.onehotencoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()  #array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])
上面這個例子，第一維特徵有兩種值0和1，用兩位去編碼。第二維用三位，第三維用四位。

le = sklearn.preprocessing


.labelencoder()  le.fit([1, 2, 2, 6]) le.transform([1, 1, 2, 6])  #array([0, 0, 1, 2]) 


#非數值型轉化為數值型le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])  #array([2, 2, 1])
sklearn.preprocessing


.robust_scale
這個其實涉及到特徵工程了，多項式特徵/交叉特徵。

poly = sklearn.preprocessing


.polynomialfeatures(2)poly.fit_transform(x)

常見的資料預處理方法，以下通過sklearn的preprocessing模組來介紹;

變換後各維特徵有0均值，單位方差。也叫z-score規範化（零均值規範化）。計算方式是將特徵值減去均值，除以標準差。

sklearn.preprocessing


.scale(x)
一般會把train和test集放在一起做標準化，或者在train集上做標準化後，用同樣的標準化器去標準化test集，此時可以用scaler 

scaler = sklearn.preprocessing


.standardscaler().fit(train)scaler.transform(train)scaler.transform(test)
實際應用中，需要做特徵標準化的常見情景：svm

最小-最大規範化對原始資料進行線性變換，變換到[0,1]區間（也可以是其他固定最小最大值的區間）

min_max_scaler = sklearn.preprocessing


.minmaxscaler()min_max_scaler.fit_transform(x_train)
規範化是將不同變化範圍的值對映到相同的固定範圍，常見的是[0,1]，此時也稱為歸一化。《機器學習》周志華

將每個樣本變換成unit norm。

x = [[ 1, -1, 2],[ 2, 0, 0], [ 0, 1, -1]]sklearn.preprocessing.normalize(x, norm='l2')
得到：

array([[ 0.40, -0.40, 0.81], [ 1, 0, 0], [ 0, 0.70, -0.70]])
可以發現對於每乙個樣本都有，0.4^2+0.4^2+0.81^2=1,這就是l2 norm，變換後每個樣本的各維特徵的平方和為1。類似地，l1 norm則是變換後每個樣本的各維特徵的絕對值和為1。還有max norm，則是將每個樣本的各維特徵除以該樣本各維特徵的最大值。

在度量樣本之間相似性時，如果使用的是二次型kernel，需要做normalization

給定閾值，將特徵轉換為0/1

binarizer = sklearn.preprocessing


.binarizer(threshold=1.1)binarizer.transform(x)
lb = sklearn.preprocessing


.labelbinarizer()
有時候特徵是類別型的，而一些演算法的輸入必須是數值型，此時需要對其編碼。

enc = preprocessing.onehotencoder() enc.fit([[0, 0, 3], [1, 1, 0], [0, 2, 1], [1, 0, 2]]) enc.transform([[0, 1, 3]]).toarray()  #array([[ 1., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 1.]])
上面這個例子，第一維特徵有兩種值0和1，用兩位去編碼。第二維用三位，第三維用四位。

le = sklearn.preprocessing


.labelencoder()  le.fit([1, 2, 2, 6]) le.transform([1, 1, 2, 6])  #array([0, 0, 1, 2]) 


#非數值型轉化為數值型le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"])le.transform(["tokyo", "tokyo", "paris"])  #array([2, 2, 1])
sklearn.preprocessing


.robust_scale
這個其實涉及到特徵工程了，多項式特徵/交叉特徵。

poly = sklearn.preprocessing


.polynomialfeatures(2)poly.fit_transform(x)

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